(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210279785.5 (22)申请日 2022.03.21 (71)申请人 安徽理工大 学 地址 232001 安徽省淮南市山 南新区泰丰 大街168号 (72)发明人 王锋　李敬兆　 (51)Int.Cl. H04W 4/38(2018.01) H04L 67/12(2022.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种基于图像识别的多信息融合水稻生长 智能监测系统 (57)摘要 本发明为解决水稻在生长过程中受到地理 环境因素、 农场主的知识经验储备等制约， 无法 保证水稻质量的高产、 绿色、 健康的问题提供一 种基于图像识别技术， 利用图像识别以及多信息 融合方法分析水稻生长状况的智能监测系统。 所 述智能监测系统具体是由采集节点、 分析节点、 多信息融合节点、 上位机监测中心和手机端构 成。 采集节点包括采集节点微处理器、 土壤层采 集单元、 水质层采集单元、 空气层图像采集单元、 LoRa无线 通信模块a、 第一电源模块； 分析节点包 括分析节点微处理器、 环境信号接收模块、 图像 特征提取分析模块、 LoRa无线通信模块b、 第二电 源模块； 多信息融合节点包括多信息融合节点微 处理器、 4G模块、 第三电源 模块。 权利要求书1页 说明书3页 附图5页 CN 114915933 A 2022.08.16 CN 114915933 A 1.一种基于 图像识别的多信息融合水稻生长智能监测系统， 其特征在于： 所述系统包 括采集节点、 分析节点、 多信息融合节点、 上位机监测中心和手机端， 采集节点包括采集节 点微处理器(101)、 土壤层采集单元(2)、 水质层采集单元(3)、 空气层图像采集单元(4)、 LoRa无线通信模块a(501)、 第一电源模块(601)； 分析节点包括分析节 点微处理器(102)、 环 境信号接收模块(7)、 图像特征提取分析模块(8)、 LoRa无线通信模块b(502)、 第二电源模块 (602)； 多信息融合节点包括多信息融合节点微处理器(103)、 4G模块(503)、 第三电源模块 (603)； 采集节 点与分析节 点之间通过LoRa无线通信模块a(501)来完成数据通信， 分析节点 与多信息融合节 点通过LoRa无线通信模块b(502)来完成数据通信， 多信息融合节 点与上位 机检测中心、 手机端通过4G模块(5 03)来完成数据通信。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的多信息融合水稻生长智能监测系统， 其 特征在于： 采集节 点微处理器(101)、 土壤层采集单元(2)、 水质层采集单元(3)、 空气层图像 采集单元(4)、 LoRa无线通信模块a(501)、 第一电源模块(601)， 土壤层采集单元(2)包括酸 碱传感器、 湿度传感器、 温度传感器、 氮磷钾传感器、 电导率传感器； 水质层 采集单元包括酸 碱传感器、 电导率传感器、 溶解氧检测传感器、 温度传感器、 液位传感器； 空气层图像采集单 元包括高清图像摄像头， 土壤层采集单元(2)、 水质层采集单元(3)、 空气层图像采集单元 (4)、 LoRa无线通信模块a(501)通过相应的引脚与采集节 点微处理器(101)的I/O口相连接， 第一电源模块(601)通过导线为采集节 点微处理器(101)、 土壤层采集单元(2)、 水质层采集 单元(3)、 空气层图像采集单 元(4)、 LoRa无线通信模块a(5 01)供电。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的多信息融合水稻生长智能监测系统， 其 特征在于： 分析节 点由分析节 点微处理器(102)、 环 境信号接收模块(7)、 图像特征提取分析 模块(8)、 LoRa无线通信模块b(502)、 第 二电源模块(602)组成， LoRa无线通信模块b(502)、 环境信号接收模块(7)、 图像特征提取分析模块(8)通过相应的引脚与分析节点微处理器 (102)的I/O口相连接， 第二电源模块(602)通过导线为LoR a无线通信模块b(502)、 环境信号 接收模块(7)、 图像特 征提取分析模块(8)、 分析节点 微处理器(102)供电。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的多信息融合水稻生长智能监测系统， 其 特征在于： 多信息融合节 点由多信息融合节 点微处理器(103)、 4G模块(503)、 第三电源模块 (603)组成， 4G模块(503)通过相应的引脚与多信息融合节点微处理器(103)的I/O口相连 接， 第三电源 模块(603)通过导线为多信息融合节点 微处理器(103)、 4G模块(5 03)供电。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的多信息融合水稻生长智能监测系统， 其 特征在于： 所述上位机监测中心、 手机端通过4G模块(503)接收多信息融合节点发出的数 据， 获得经过多信息融合节点微处理器处理后的特征信息， 并将其在上位机界面与手机端 界面实时显示。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的多信息融合水稻生长智能监测系统， 其 特征在于： 采集节点微处理器(101)、 分析节点微处理器(102)、 多信息融合节点微处理器 (103)均选用STMF10 3系列嵌入式微处 理器。 7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的多信息融合水稻生长智能监测系统， 其 特征在于： 所述采集节点采用易于搬运的采集 三层一体化设计， 即土壤层、 水质层、 空气层。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114915933 A 2一种基于图像识别的多信息融合水稻生长智能监测系统 技术领域 [0001]本发明涉及农业物联 网技术应用领域， 具体是一种基于图像识别的多信息融合水 稻生长智能监测系统。 背景技术 [0002]水稻是我国三大粮食作物 之一， 在我国的农业生产以及 粮食安全保障体系中有着 十分重要的地位。 水稻生长到成熟要经过插秧期、 够苗期、 分蘖期、 扬花期到成熟期5个时 期， 不同的生长期、 不同的稻种以及不同的水稻类型对养分的需求以及病 虫害的防治不尽 相同。 因此， 能够及时准确 地获取水稻生长关键参数， 从而进行科学调控， 是保障水稻高产 稳产的重要研究。 [0003]近几年来， 对于水稻的监测主要是通过少量传感器对水稻的某一时间的生长数据 进行采集， 这种生长数据检测方法目前已经比较成熟， 但是对单一时间进行检测不足以对 水稻整个生长过程的宏观把控， 存在一定的局限性， 对采集点的选取也有一定的要求， 同时 这种方法在 对于水稻生长预测过程主要还是通过人为来判断， 增加了判断误差。 因此， 只是 通过具体时间采集信息作为水稻生长决策的方式并不能精确反应水稻生长的趋势以及环 境优劣。 [0004]图像作为一种重要的沟通媒介， 也蕴含着大量的人 眼所不能识别的信息， 而且基 于图像识别的监测技术具有精确、 智能等优点。 一般在水稻出现虫害等不利现象时， 其表 面 现象的改变尤为突出。 根据水稻在发生不同的病变时的图像特征以及多部位传感器数据融 合计算就可以了解到是否是虫害或环境因素导致的病变， 进一步保障水稻 的良好生长环 境， 增加粮食产量。 针对于上述背景， 本发明提出了一种基于图像识别多信息融合水稻生长 只能监测系统。 发明内容 [0005]本发明为了解决水稻在生长过程中受到地理环境因素、 农场 主的知识经验储备等 制约， 无法保证水稻质量的高产、 绿色、 健康的问题， 提出了一种能够实时监测并预测水稻 生长状况， 保证水稻健康生长的系统。 [0006]为实现上述目的， 本发明提供一种基于图像识别技术， 利用图像识别以及多信息 融合方法分析水稻生长状况 的智能监测系统。 所述智能监测系统具体是 由采集节点、 分析 节点、 多信息融合节点、 上位机监测中心和手机端构成。 采集节点包括采集节点微处理器、 土壤层采集单元、 水质层 采集单元、 空气层图像采集单元、 Lo Ra无线通信模块a、 第一电源模 块； 分析节点包括分析节点微处理器、 环境信号接收模块、 图像特征提取分析模块、 LoRa无 线通信模块b、 第二电源模块； 多信息融合节点包括多信息融合节 点微处理器、 4G模块、 第三 电源模块； 采集节点与分析节点之 间通过Lo Ra无线通信模块a来完成数据通信， 分析节 点与 多信息融合节点通过LoRa无线通信模块b来完成数据通信， 多信息融合节点与上位机检测 中心、 手机端通过4G模块 来完成数据通信。说　明　书 1/3 页 3 CN 114915933 A 3